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M1 MacにTensorflowをインストールしてみました

Last updated at Posted at 2021-12-25

はじめに

Apple M1のARMアーキテクチャのMacで機械学種フレームワークを利用するには、macOS11.0以降にAppleのハードウェアアクセラレーションされたTensorFlowおよびTensorFlowアドオンをインストールする必要があります。

M1 MacにTensorFlowを動かすのにだいぶ苦労したのですが、一通り動くようになったので手順簡単にまとめておきます。

環境

  • MacBookPro(2020)
  • OS Big Sur 11.6.2

Python環境の削除

インストール済みのPythonがあると後々動作しなくなることがあるので、MacOS標準のPython以外のAnaconda,Pyenv,Howebrew等でインストールしたPythonを削除しておきます。
(消し忘れのPythonが残っているとうまく動かないことがあるので、pythonフォルダとか検索して不要なものがあれば削除しておきます。)

TensorFlowのインストール

Xcodeのインストール

インストールする必要のある最初のツールはXcodeで、MacAppStoreから入手してインストールします。

コマンドラインツール

Xcodeをインストールすると、コマンドラインツールもインストールされます。
ただし、まだインストールしていない場合は、次のコマンドでインストールできます。
xcode-select --install

Miniforgeのインストール

Anacondaを使用する代わりに、Condaシステムへのフルアクセスを備えた軽量のPythonインタープリターであるMiniForgeを使用します。

Miniforgeは

からダウンロードできます。

image.png

Miniforgeはhttps://github.com/conda-forge/miniforgeからダウンロードできます。

M1 Macの場合は、Miniforge3-MacOSX-arm64アイテム(上記のリストの5番目)をクリックします。ダウンロードしたら、ターミナルを起動し、Miniforge3-MacOSX-arm64.shファイルが含まれているディレクトリに移動し、次のようなbashコマンドを使用してMiniforgeをインストールします。
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

ライセンス契約に同意するように求められます。それらを受け入れて、インストールを続行してください。時々聞かれる質問に[yes]と答えて行けば、インストールされます。インストールが完了したら、ターミナルを閉じます。

Conda環境の作成

新しいターミナルウィンドウで、次のように入力して、
conda
condaが動作することを確認します。

TensorFlowをAppleのM1マシンにインストールするには,

からenvironment.ymlファイルをダウンロードします。

このファイルには、必要な依存関係を持つPython環境を作成するための手順が含まれています。TensorFlowの新しい環境を作成するには、environment.ymlファイルを含むフォルダに移動します。(フォルダがdownloadの場合)

cd download

次に、次のコマンドを入力します。

conda env create --file = environment.yml --name python38

python38は、新しい環境名で、好きな名前に変更できます。これで、新しく作成した環境をアクティブ化できます。

conda activate python38

macOS用のTensorFlowおよびTensorFlowアドオンのインストール

AppleのTensorFlowライブラリのリストは

で入手できます。

これを書いている時点では、現在3つのバージョンが利用可能です。
v0.1alpha3
v0.1alpha2
v0.1alpha1
最新のリリース(v0.1aplha3)を選択すると、このページが表示されます。

image.png

2つのファイルのリンクを確認してコピーします。
tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl
https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl
https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

python38の環境で、次のコマンドを使用して上記の2つのライブラリをインストールすることができます。

pip install --upgrade --force --no-dependencies https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl https:// github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

2つのライブラリがインストールされたら、Pythonを起動して、pythonのコマンドラインから、TensorFlowをインポートし、そのバージョン番号を表示します。

image.png

Pythonのコマンドラインで以下を入力します。
import tensorflow as tf
print(tf.__versino__)

上記が成功してバージョン情報が表示されたら、TensorFlowがM1Macに正しくインストールされたことになります。

その他の必須ライブラリのインストール

TensorFlowライブラリのインストールに加えて、matplotlib、sklearn、OpenCV、Pandasなどの他のライブラリをインストールする必要がある可能性が非常に高くなります。したがって、次のようにインストールしてください。

conda install -c conda-forge matplotlib -y
conda install -c conda-forge scikit-learn -y
conda install -c conda-forge opencv -y
conda install -c conda-forge pandas -y

-yオプションは、ライブラリをインストールする際に確認へ答えるの手間を省くことができます。

Jupiter Labのインストール

最後に、JupyterLabをインストールします。

conda install -c conda-forge jupyterlab

JupyterNotebookが正しくインストールされているかどうかをテストします。
jupyter lab

以下画面が表示されればセットアップ完了です。

image.png

Enjoy AI Life!!

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